基于內(nèi)源信號(hào)的腦功能光學(xué)成像血管偽跡檢測(cè)及去除方法研究.pdf

1、20世紀(jì)70年代以來(lái)，一系列新的成像技術(shù)的出現(xiàn)使得神經(jīng)科學(xué)家和醫(yī)生們可以有效地觀察到腦的功能性活動(dòng)，為解釋腦的奧秘提供了有效方法。其中基于內(nèi)源信號(hào)的腦功能光學(xué)成像是一種前沿的腦成像技術(shù)，它因空間分辨率較高，可長(zhǎng)時(shí)間在體記錄，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，可以有效地研究大腦功能特性，在腦功能研究中發(fā)揮了重要作用。雖然基于內(nèi)源信號(hào)的腦功能光學(xué)成像的原理和系統(tǒng)構(gòu)成比較簡(jiǎn)單，但在活體成像實(shí)驗(yàn)過(guò)程中存在諸如呼吸、心跳以及血管周期性波動(dòng)等生物噪聲，其引起的皮層反

2、射光強(qiáng)變化往往遠(yuǎn)高于刺激相關(guān)的皮層活動(dòng)信號(hào)，這些生物噪聲降低了成像信噪比，需要經(jīng)過(guò)一系列圖像信號(hào)處理之后才能從噪聲中提取到所需要的真正反應(yīng)大腦功能的信息，因而研究適用于光學(xué)成像的圖像處理方法成為了研究熱點(diǎn)。早期光學(xué)成像研究中使用的疊加平均及差分等的方法可以有效地從噪聲中提取信號(hào)，提高信噪比，但在某些情況下，噪聲仍然較強(qiáng)，存在的血管偽跡也降低了圖像質(zhì)量，因而工程技術(shù)人員一直在致力于研究和建立適于內(nèi)源信號(hào)腦光學(xué)成像的圖像處理新方法。

3、　　在本課題組進(jìn)行的內(nèi)源信號(hào)腦光學(xué)成像實(shí)驗(yàn)中，得到的圖像信號(hào)較強(qiáng)但存在血管偽跡較強(qiáng)的問(wèn)題，降低了信噪比。因此本文旨在探索多種血管偽跡提取及去除方法，然后從中尋找到最適合于本課題組實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果的血管偽跡提取及去除方法。本文首先介紹了課題中主要應(yīng)用的血管偽跡提取方法：方差法和局部相似度最小化方法，兩者都可以取得對(duì)血管偽跡較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，但是方差法存在著對(duì)于局部細(xì)節(jié)預(yù)測(cè)不夠準(zhǔn)確并且有預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的情況；而局部相似度最小化方法則不能對(duì)血管偽跡的本身形

4、態(tài)、長(zhǎng)寬粗細(xì)等給予很好的表達(dá)，因此本文在這里創(chuàng)新性地把兩種方法結(jié)合使用，得到了比單獨(dú)使用兩種方法更好的血管偽跡預(yù)測(cè)效果。其次本文系統(tǒng)研究了血管偽跡去除的算法，提出用血管偽跡周?chē)叶戎抵形恢等コ姆椒?，可以有效的?duì)血管偽跡進(jìn)行去除，進(jìn)一步比較了不同參數(shù)對(duì)該算法的影響，并進(jìn)行了性能分析。本文在血管偽跡提取去除算法的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地把該方法與主成分分析、獨(dú)立成分分析相結(jié)合，證明了把主成分分析和獨(dú)立成分分析作為數(shù)據(jù)預(yù)處理手段，再使用血管偽跡提取